a 1 x^2正负无穷上的积分为1

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/08 17:30:24
a 1 x^2正负无穷上的积分为1
高数广义积分.请问 做题时如果碰到上下限均为无穷的广义积分是否有必要拆分成负无穷到0 以及0到正无穷的两个广义积分来做?

广义积分积分限的计算,实际是就是极限再问:这个我知道但是需要拆分吗?经常能看见这么做的但不知道为什么再答:需要拆分的地方,都是间断点啊,或者函数分成不同的段来计算的

求∫x/(1+x^2)dx在负无穷到正无穷上的定积分

反常积分,发散再问:谢谢!!!那这个要怎么证它发散啊???再答:原函数是(1/2)ln(1+x^2),在+∞的值是﹢∞,不是有限值,故广义积分发散。

欧拉积分∫(0到正无穷)x^(a-1)*e^(-x^2)dx的收敛域为

a>0.a>=1的时候,要看x趋于无穷的情况,此时x^(a-1)比起e^x,都是无穷小,而e^x*e^(-x^2)显然是收敛的.a再问:但是答案是a>1/2tangram_guid_135799679

怎样计算上限为正无穷,下限为2 ,-e^-x的定积分

∫-e^(-x)dx=e^(-x)+C虽然是反常积分,还是可以直接运用牛顿莱布尼茨公式得到定积分=[lim(x→∞)e^(-x)]-e^(-2)=0-1/(e²)=-1/e²

求广义积分的题.f(x)=ln(x)/(1+x^2)求f(x)关于x的定积分,积分上限为正无穷,积分下限为0.

题目写起来麻烦,我给你一个提示,用x=1/t代换发现这个积分等于它的相反数.所以,它本身等于零,若不明白,我可以再给你解释.

计算∫(上积分正无穷,下积分0)e^-(x^1/2)

∫(0~+∞)e^(-√x)dx令√x=t,x=t²,dx=2tdt=∫(0~+∞)e^(-t)*2tdt=-2∫(0~+∞)td[e^(-t)]=-2[te^(-t)]|(0~+∞)+2∫

留数积分(X^2+2)/X^4+5X+1用留数求该式的积分上下限负无穷到正无穷(X^2+2)/X^4+5x^2+1

因为有些符号比较难打,所以我把答案写到百度空间里去了,可以点击下面的链接我还从网上找到了一篇留数计算实积分的文章,链接如下

已知a大于0,sinx/x在零到正无穷上积分为pi/2.求sin(ax)/x(1+x^2)在零到正无穷上积分的值

运用留数求解该广义积分I=1/2∫(-∞,+∞)sin(ax)/[x(1+x^2)]dx=1/2Im∫(-∞,+∞)e^(iax)/[x(1+x^2)]dx=1/2Im{πiRes[f(z),0)]+

反常积分∫x/√(1+x^2)dx 上下限是正负无穷.求敛散性?

对于上下限都是无穷的情况,奇函数只能保证当你的下限和上限是相反数时,积分为0.反常积分本质上讲,是一个极限.如果极限存在,那么,不管下限和上限以何种方式趋向于无穷,积分都应当收敛到同一个值,显然,这一

exp(-ix^2)到正负无穷的积分怎么求?

用Matlab求解,得>>int('exp(-i*x^2)','x',-inf,inf)ans=2^(1/2)*pi^(1/2)*(1/2-i/2)>>simple(ans)%化简(2*pi)^(1/

求1到正无穷上的反常积分dx/x^*2(1+x)

若为∫(1.+∞)(1+x)/x^2dx=∫(1.+∞)(1/x^2+1/x)dx=(-1/x+ln|x|)|(1.+∞))=+∞若为∫(1.+∞)1/[x^2*(1+x)]dx待定系数法:设1/[x

一道高数题:反常积分∫(上限正无穷,下限1)1/(x^2*(1+x))dx的值为() A.无穷 B.0 C.ln2 D.

问题:原积分=∫{x=1→∞}1/[x²(1+x)]dx=方法1:1/[x²(1+x)]=[1-x²+x²]/[x²(1+x)]=[1-x²

求下限为0上限为正无穷的广义积分dx/(x^4+1)

结果:Pi/(2*sqrt(2))这个积分的确有些麻烦,看截图:

问一道积分题怎么证明:∫exp(-t/2)dt =(2π)^(1/2) 积分区间:正负无穷之间等号左边是对e的负二分之t

题目出错了.应该是t^2是t的话积分肯定发散的这个式子是标准正态分布的概率密度函数,其积分为1可以用t^2=x^2+y^2用二重积分合并.然后通过求极限.积分区域是正方形.大于内切圆小于外接圆.上下求

证明x/(1+x^6*sin^2x)的积分在0到正无穷上收敛

再问:这是哪本教材啊?再答:谢惠民的《数学分析习题课讲义》

在连续型随机变量中,当概率密度为零时,分布函数的积分表达式在正负无穷表示的图形面积为零,为什么书本说1

首先,连续性随机变量的概率密度函数必须满足非负性,归一性两个性质.而你说的概率密度为零,只能是在某一个区域内是0,不然在-∞到+∞上的积分为0,则违背了概率密度的要求,所以概率密度恒为0的情形是不可能